AI 애플리케이션으로의 전환
제로원 테크놀로지의 카이푸 리는 작년에 대규모 언어 모델(LLM) 개발에만 집중하기보다는 AI 애플리케이션에 집중하는 것이 중요하다고 강조했습니다. Lee의 발언은 회의적인 반응을 얻었지만 AI 애플리케이션으로의 추세는 부인할 수 없습니다.
2년간의 LLM 분야의 치열한 경쟁 이후, AI 애플리케이션 환경은 대체로 미개척 상태로 남아 있습니다. 비즈니스 관점에서 AI 애플리케이션 개발은 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.
- 생태계 포지셔닝: iOS 초기와 마찬가지로 AI 애플리케이션 개발의 초기 채택자는 상당한 경쟁 우위를 확보합니다.
- 시장 수요: OpenAI의 2024년 37억 달러에서 2025년 127억 달러, 2026년 294억 달러로의 예상 수익 증가는 AI 솔루션에 대한 엄청난 수요를 입증합니다.
요컨대 AI 애플리케이션에 집중하는 것은 포화된 LLM 시장에 비해 차세대 주요 성장 기회를 나타냅니다.
AI 애플리케이션 개발자에게 생태계 서비스를 제공하는 것은 이 새로운 환경에서 가장 유망한 영역입니다.
MCP: 모델과 애플리케이션 간의 간극 해소
DeepSeek의 2025년 LLM의 발전은 AI 산업 내에서 전문화된 분기의 생성을 촉진했습니다. LLM은 의심할 여지 없이 계속 발전하겠지만, 경쟁 환경은 대체로 확고해졌으며, 미국과 중국의 주요 업체가 모두 입지를 구축했습니다. LLM 개발은 사실상 국가 팀 간의 경쟁이 되어 신규 진입자가 경쟁하기가 어려워졌습니다.
애플리케이션 관점에서 LLM은 개발자가 강력한 기본 기능을 통해 아이디어를 빠르게 실현할 수 있도록 지원했습니다. Manus의 인기는 덜 정교한 인프라에서도 우수한 사용자 경험을 제공할 수 있는 지능형 에이전트의 가치를 강조합니다. 이는 애플리케이션 개발자에게 큰 도움이 되어 더 나은 제품을 만들고 새로운 가능성을 탐색할 수 있게 해줍니다.
이제 개발자는 매력적인 애플리케이션을 구축하는 데 집중하고 LLM이 훨씬 더 나은 기본 기능을 제공할 때까지 기다릴 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 AI 모델의 다음 주요 적용 분야는 도구 활용이며, MCP는 애플리케이션 내에서 도구와 모델을 연결하는 중요한 허브 역할을 합니다. 개발자는 제품의 가치와 상호 작용에 집중하고 나머지는 MCP에 맡길 수 있습니다.
이제 더 많은 사람들이 MCP의 가치와 알리바바의 이니셔티브의 중요성을 이해하기를 바랍니다.
MCP의 배후에 있는 기술이 획기적이지는 않지만, 생태계 내에서의 전략적 가치는 부인할 수 없으며, 알리바바 클라우드가 장악해야 할 중요한 영역입니다.
‘AI 올인’ 전략을 발표한 후 알리바바의 행동을 고려해 보세요.
- 기술력을 보여주기 위해 Qwen LLM 개발.
- 새로운 기회를 활용하기 위해 주요 LLM 스타트업에 투자.
- 알리바바 클라우드의 수익을 창출하기 위해 LLM 회사에 컴퓨팅 성능 제공.
- 알리바바 클라우드의 성장을 촉진하기 위해 AI 애플리케이션 회사에 컴퓨팅 리소스 제공.
- AI 애플리케이션 회사가 다양한 LLM을 활용할 수 있도록 MCP 생태계 플랫폼 구축.
이러한 행동은 AI-to-B 시장에 대한 알리바바의 명확한 전략적 경로와 포괄적인 계획을 보여줍니다. Wu Yongming은 알리바바 클라우드가 ‘AI 올인’ 전략을 실행할 수 있는 유일한 개체임을 인식했습니다. B2B 사업인 알리바바 클라우드는 기존 기반에서 AI를 상용화해야 합니다. 따라서 AI-to-B 시장을 중심으로 MCP 생태계 플랫폼을 개척하는 것은 알리바바의 미래 이익과 완벽하게 일치합니다.
이것이 ‘AI 올인’ 전략이 결실을 맺는 곳입니다.
알리바바 클라우드가 MCP를 개발 및 출시하기로 한 결정은 시기적절하고 전략적인 움직임입니다. MCP를 통해 알리바바 클라우드는 IT 인프라, AI 컴퓨팅 성능, LLM 액세스를 포함한 AI 산업 체인 레이아웃을 완료했습니다. 이제 MCP 생태계가 구축됨에 따라 회사는 혁신적인 AI 애플리케이션 개발을 지원할 준비가 되었습니다.
알리바바 클라우드 대 바이두 대 구글
작년에 저는 바이두가 방향 감각이 없고 LLM보다는 MCP에 집중했어야 한다고 말했습니다.
바이두는 목표가 불확실해 보이며, AI 및 LLM 노력을 추진하기 위해 ‘구글에 매칭’하고 ‘기술을 선도’한다는 개념에 매달리고 있습니다. NLP, 자율 주행, LLM과 같은 분야에 맹목적으로 투자하면서 모든 기술 트렌드를 쫓아가면서 실질적인 결과를 얻지 못합니다. 이는 바이두가 스스로를 ‘기술적으로 진보된 회사’로 보기 때문입니다.
이번 라운드에서 바이두는 훨씬 더 큰 농담을 했습니다.
2월에 DeepSeek는 LLM이 더 작은 팀보다 열등하다는 것을 증명하여 바이두를 망신시켰습니다.
그런 다음 애플이 중국에서 바이두를 알리바바로 AI 파트너로 교체한 것이 확인되었습니다.
바이두는 4월에 회사들이 MCP를 출시하기 시작하면서 더 큰 당혹감에 직면합니다. 알리바바 클라우드가 4월 9일에 먼저 출시했고, 구글이 4월 10일에 출시했습니다. 바이두는 4월 25일에 출시했습니다. 시기가 중요하지 않을 수 있지만 바이두는 다른 회사보다 늦게 출시했습니다. 바이두는 MCP를 지원할 인프라가 있습니까? 알리바바는 ‘AI 올인’을 발표했고 전략적으로 정확했습니다. 이제 MCP는 알리바바의 전체 전략의 일부입니다. 하지만 바이두는 어떻습니까?
‘기회를 놓친 것’은 아니지만 바이두의 반응은 느렸습니다.
MCP의 미래
MCP의 중요성은 향후 3년 동안 더욱 분명해질 것입니다. 알리바바 클라우드의 MCP 출시는 완전한 AI 올인 레이아웃을 나타냅니다. AI가 소비자에게 명확한 가치를 보여주지 않을 수 있지만, toB 엔드에서는 이러한 모멘텀이 미래 실적에 빠르게 반영될 것입니다.